پی سی دانلود - graph-theory

امروزه با پیچیده‌تر شدن ارتباطات داده‌ای، مدل‌های سنتی و رابطه‌ای دیگر پاسخگوی نیازهای مدرن نیستند. این دوره آموزشی به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از سطح صفر با دنیای پایگاه داده‌های گرافی آشنا کرده و آن‌ها را به سطحی برساند که بتوانند اپلیکیشن‌های دنیای واقعی را مدل‌سازی و اجرا کنند. در این مسیر آموزشی، تفاوت‌های بنیادین میان پایگاه داده‌های رابطه‌ای و گرافی بررسی می‌شود و نحوه استفاده سیستم‌های مدرن از گراف‌ها برای نمایش روابط پیچیده تدریس می‌گردد. تمرکز اصلی این دوره بر روی ابزارهای قدرتمندی نظیر Neo4j و زبان برنامه‌نویسی پایتون است تا دانش‌جویان بتوانند خطوط لوله داده‌ای خود را خودکارسازی کنند.
علاوه بر مفاهیم پایه، این دوره به مباحث پیشرفته‌تری همچون گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و تکنولوژی نوین GraphRAG می‌پردازد که در توسعه هوش مصنوعی نقش کلیدی دارند. شرکت‌کنندگان با تئوری گراف شامل مفاهیمی مانند گره‌ها، روابط، گراف‌های جهت‌دار و بدون دور (DAG) آشنا می‌شوند و الگوریتم‌های حیاتی نظیر کوتاه‌ترین مسیر، جستجوی اول سطح (BFS) و جستجوی اول عمق (DFS) را به صورت عملی پیاده‌سازی می‌کنند. همچنین، این دوره با پوشش دادن مفاهیم RDF و SPARQL، دیدگاهی جامع از گراف‌های معنایی و ویژگی‌های آن‌ها ارائه می‌دهد. پروژه‌های عملی متعددی از جمله سیستم‌های مسیریابی و تشخیص کلاهبرداری در طول دوره گنجانده شده است تا یادگیری به صورت کاملاً کاربردی تثبیت شود.
این دوره برای طیف وسیعی از مخاطبان، از جمله توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، مهندسان داده، دانشمندان داده و متخصصان هوش مصنوعی که به دنبال معماری‌های مدرن داده هستند، بسیار ارزشمند است. با توجه به استفاده روزافزون از گراف‌ها در شبکه‌های اجتماعی و سیستم‌های پیشنهادگر، تسلط بر این حوزه یک مزیت رقابتی بزرگ در بازار کار محسوب می‌شود.
در دوره Graph Databases: Neo4j, RDF, Knowledge Graphs & GraphRAG با مفاهیم، الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر گراف آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، افراد را از سطح مبتدی تا تخصص در کتابخانه NetworkX پایتون هدایت می‌کند. شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی NetworkX آشنا شده و نحوه ایجاد، دستکاری و تحلیل ساختارهای شبکه‌ای (گراف‌ها) را به طور کامل فرا می‌گیرند. این دوره شامل آموزش جامع کلمات کلیدی، توابع و عبارات ضروری NetworkX است و به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه داده‌ها را ذخیره و در پروژه‌های خود بارگذاری کنند. مباحث مربوط به ایجاد و دستکاری شبکه‌ها، به همراه توابع متعدد برای ساخت انواع گراف‌ها به صورت مفصل پوشش داده می‌شود. علاوه بر این، فصل‌های جداگانه‌ای به رسم نمودارهای گراف و جنبه‌های مختلف دستورات گراف NetworkX اختصاص داده شده است. در نهایت، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای توسعه پروژه‌های عملی با استفاده از NetworkX را کسب خواهند کرد.
در دوره آموزشی The Complete NetworkX Course: From Zero to Expert! با مباحث مربوط به ایجاد، تحلیل و مصورسازی شبکه‌ها با استفاده از کتابخانه NetworkX پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه از LangGraph برای ساخت گردش‌های کاری پیچیده و مبتنی بر عامل استفاده کنند. این دوره با معرفی مفاهیم اساسی LangGraph و جایگاه آن در حوزه هوش مصنوعی مولد آغاز می‌شود و سپس به صورت عملی نحوه ساخت گردش‌های کاری ساده با استفاده از ماشین‌های حالت را آموزش می‌دهد. در ادامه، مباحثی مانند اعتبارسنجی و ساختاربندی حالت با استفاده از Pydantic، استفاده از قابلیت‌های ناهمزمان و پخش جریانی برای بهبود پاسخگویی برنامه‌ها، پیاده‌سازی مسیریابی شرطی بر اساس خروجی مدل‌های زبانی بزرگ، و درک نحوه عملکرد کاهنده‌ها در مدیریت تغییرات حالت مورد بررسی قرار می‌گیرند.
در دوره آموزشی LangGraph for beginners : Agentic Workflows in simple steps با ساخت گردش‌های کاری مبتنی بر عامل آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی، یک دوره کامل و جامع برای افرادی است که علاقه مند به یادگیری و ساخت عوامل AI با استفاده از LangGraph هستند. در این دوره، شرکت کنندگان از صفر تا صد ساخت عوامل AI را یاد می گیرند، به طوری که حتی افرادی که هیچ تجربه قبلی در این زمینه ندارند، می توانند از این دوره بهره مند شوند. در ابتدا، مبانی و مفاهیم اساسی عوامل AI توضیح داده می شود تا شرکت کنندگان درک کاملی از این فناوری پیدا کنند. سپس، به آموزش عملی و گام به گام ساخت سیستم های AI عامل با استفاده از فریم ورک های مدرن پرداخته می شود. در طول دوره، شرکت کنندگان با جدیدترین تکنیک ها و پیشرفت ها در زمینه عوامل AI آشنا می شوند و نحوه استفاده از آنها در پروژه های واقعی را یاد می گیرند. علاوه بر این، مهارت های عملی لازم برای نوشتن و پیاده سازی منطق مبتنی بر AI، ادغام API ها و ساخت برنامه هایی که چالش های دنیای واقعی را حل می کنند، به شرکت کنندگان آموزش داده می شود. در نهایت، نحوه استقرار و بهینه سازی عوامل AI برای استفاده در محیط های واقعی به شرکت کنندگان آموزش داده می شود.
در دوره آموزشی Build Your AI Agent with LangGraph from Zero to Hero با توسعه عوامل AI آشنا خواهید شد.